期刊扫描日本学者提出重度下消化道出血

日本国立全球健康医学中心胃肠与肝病科的研究者提出了一种名为NOBLADS的评分系统，可较准确地预测重度下消化道出血（LGIB）患者的临床结局。

为了改善对急性LGIB患者的分诊和治疗，临床医师应了解重度急性LGIB的预测因素，然而后者的界定和应用仍充满挑战性。为此，日本研究者试图建立和验证一种针对重度LGIB（定义为持续性和/或复发性出血）的风险评分模型。

他们首先对~年间因急性LGIB在日本国立全球健康医学中心急诊住院的例患者进行回顾性分析，利用关于共病、用药、症状、生命征和实验室检查结果的数据建立评分系统。这些患者中有29%发生重度LGIB。根据患者的非甾体抗炎药（NSAID）使用情况、无腹泻或腹部压痛、血压≤mmHg、抗血小板药物使用情况、白蛋白＜3.0g/dl、疾病评分≥2以及晕厥等重度LGIB的独立相关因素，研究者建立了一套名为NOBLADS的风险评分系统。评分≥5的患者75.7%发生重度LGIB，而在无任何上述相关因素的患者中，重度LGIB发生率仅为2%（P＜0.）。采用NOBLADS评分确定LGIB严重程度的受试者操作曲线（AUC）值为0.77。

然后研究者在~年间收治的例接受结肠镜检查的急性LGIB患者中，验证了这套风险评分在预测患者结局方面的准确性。结果显示，35%的患者发生重度LGIB；NOBLADS评分可预测LGIB的严重程度，AUC值为0.76。较高的NOBLADS评分与输血需求、住院时间延长和干预相关（趋势P值＜0.05）。

研究者总结指出，基于8个因素建立的针对重度LGIB的NOBLADS评分系统可较准确地预测患者结局，还能确定输血、住院时间延长和干预的风险，将有助于临床医师制定治疗决策。

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